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강좌명 | [HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기 | ||
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담당강사 | 전민종 | 수강기간 | 30일 |
강의구성 | 총 18강좌 | 수강료 | 50,000원(VAT포함) |
강의형식 | 동영상 | 즐겨찾기 | |
증명서 | 미수강 | ||
참고사항 | 등록후 확인 가능합니다. |
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1 | 머신러닝 개념 및 정의.. | ||
2 | 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리.. | ||
3 | 선형 회귀 모델.. | ||
4 | 다중 선형 회귀.. | ||
5 | 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명.. | ||
6 | 로지스틱 회귀 모델.. | ||
7 | 로지스틱 회귀 모델 구현.. | ||
8 | 의사 결정 나무.. | ||
9 | 의사 결정 나무 구현.. | ||
10 | 랜덤 포레스트.. | ||
11 | 랜덤 포레스트 구현.. | ||
12 | knn.. | ||
13 | knn 구현.. | ||
14 | train valid test 데이터 나누기.. | ||
15 | 데이터 전처리.. | ||
16 | 최종 실습 - 타이타닉.. | ||
17 | 최종 실습 - 타이타닉2.. | ||
18 | 최종 실습 - 타이타닉3.. |